Trường bức xạ thần kinh (NeRF)

Trường tỏa sáng thần kinh (NeRF) là một kỹ thuật học sâu mạnh mẽ được sử dụng để tạo ra các cảnh 3D tuyệt đẹp từ một tập hợp các hình ảnh 2D. Về cơ bản, một mô hình NeRF học cách biểu diễn thể tích liên tục của một cảnh, cho phép nó tạo ra các góc nhìn mới, chân thực như ảnh chụp từ mọi góc độ. Phương pháp này, được giới thiệu trong một bài báo đột phá năm 2020 , đã cách mạng hóa việc tạo nội dung 3D bằng cách cho phép tổng hợp góc nhìn cực kỳ chi tiết và chân thực. Cốt lõi của NeRF là một mạng nơ-ron (NN) nhỏ hoạt động như một biểu diễn "ngầm" của cảnh, một cách tiếp cận hoàn toàn khác so với các mô hình 3D truyền thống như lưới hoặc voxel.

Trường bức xạ thần kinh hoạt động như thế nào?

NeRF học cách ánh xạ tọa độ 3D (một điểm trong không gian) và hướng nhìn 2D thành một màu sắc và mật độ cụ thể. Để dựng hình ảnh từ camera ảo, mô hình sẽ theo dõi các tia từ góc nhìn của camera xuyên qua khung cảnh. Nó truy vấn mạng nơ-ron tại nhiều điểm dọc theo mỗi tia để dự đoán màu sắc và mật độ tại mỗi điểm. Các giá trị này sau đó được kết hợp bằng một quy trình được gọi là dựng hình thể tích để tính toán màu sắc cuối cùng của điểm ảnh trong hình ảnh 2D.

Bằng cách huấn luyện mạng nơ-ron này trên một tập hợp hình ảnh đầu vào của một cảnh từ các vị trí camera đã biết, trọng số mô hình được tối ưu hóa để tái tạo chính xác các hình ảnh gốc đó. Sau khi được huấn luyện, NeRF có thể tạo ra các góc nhìn mới bằng cách hiển thị các tia từ các vị trí camera mới, chưa từng thấy. Kỹ thuật này là một phần của lĩnh vực AI tạo sinh rộng hơn và dựa trên các nền tảng phổ biến như PyTorch và TensorFlow để triển khai.

Ứng dụng và ví dụ thực tế

Công nghệ NeRF có nhiều ứng dụng, thu hẹp khoảng cách giữa hình ảnh 2D và trải nghiệm 3D tương tác.

• Tái tạo cảnh 3D: NeRF rất hiệu quả trong việc tạo ra các bản sao kỹ thuật số của môi trường và vật thể trong thế giới thực. Một ví dụ nổi bật là "Chế độ xem nhập vai" của Google Maps, sử dụng NeRF để xây dựng các mô hình 3D chi tiết, tương tác của các thành phố. Tính năng này được ứng dụng trong quy hoạch đô thị, du lịch ảo và bảo tồn di sản văn hóa.
• Hiệu ứng Hình ảnh (VFX) và Giải trí: Khả năng tạo ra góc nhìn chân thực như ảnh là vô giá trong làm phim và trò chơi điện tử. NeRF có thể được sử dụng để tạo bối cảnh ảo chân thực, số hóa diễn viên và tạo ra các hiệu ứng hình ảnh phức tạp mà các phương pháp truyền thống khó có thể thực hiện được. Các công ty như Luma AI đang phát triển các công cụ để giúp công nghệ này dễ tiếp cận hơn.
• Robot và Hệ thống Tự động: Đối với xe tự hành và robot, việc hiểu môi trường 3D là rất quan trọng để điều hướng và tương tác. NeRF có thể cung cấp bản đồ 3D chi tiết và phong phú từ dữ liệu cảm biến, cải thiện khả năng nhận thức môi trường xung quanh của robot.
• Thương mại điện tử và bán lẻ: NeRF có thể được sử dụng để tạo mô hình 3D tương tác của sản phẩm, cho phép khách hàng xem sản phẩm từ mọi góc độ trực tuyến, nâng cao trải nghiệm mua sắm.

Các dự án như Nerfstudio và Instant-NGP (Instant NeRFs) của NVIDIA đã giúp việc đào tạo và thử nghiệm với NeRF nhanh hơn và dễ dàng hơn đáng kể.

NeRF so với các kỹ thuật thị giác máy tính khác

Điều quan trọng là phải phân biệt NeRF với các công nghệ khác trong thị giác máy tính (CV) .

• NeRF so với Ảnh trắc lượng: Ảnh trắc lượng là một kỹ thuật truyền thống cũng tạo ra mô hình 3D từ ảnh, nhưng thường cho ra hình học rõ ràng như lưới đa giác. Ngược lại, NeRF tạo ra một biểu diễn liên tục, ẩn. Điều này cho phép NeRF nắm bắt các hiệu ứng hình ảnh phức tạp như độ trong suốt, phản chiếu và các chi tiết nhỏ hiệu quả hơn so với ảnh trắc lượng tiêu chuẩn.
• NeRF so với Phát hiện Đối tượng: Các mô hình như Ultralytics YOLO được thiết kế cho phát hiện đối tượng , phân đoạn hình ảnh và các tác vụ phân tích khác. Chúng xác định những gì có trong hình ảnh, thường bằng cách đặt các khung giới hạn xung quanh đối tượng. NeRF có một mục tiêu khác: tổng hợp các góc nhìn hoàn toàn mới về một cảnh từ một tập hợp hình ảnh. Mặc dù cả hai đều là công cụ AI mạnh mẽ, phát hiện đối tượng phân tích các hình ảnh hiện có, trong khi NeRF tạo ra các hình ảnh mới. Bạn có thể sử dụng mô hình phát hiện đối tượng để định vị ô tô trong video, nhưng bạn sẽ sử dụng NeRF để tạo mô hình 3D của ô tô mà bạn có thể xem từ mọi góc độ.

Khi lĩnh vực này phát triển, NeRF và các phương pháp liên quan đang trở thành trọng tâm trong việc tạo ra thế hệ nội dung 3D và nhập vai tiếp theo, với sự phát triển được hỗ trợ bởi các nền tảng như Ultralytics HUB giúp tạo điều kiện phát triển mô hình AI .